1.对单个元素的函数使用线程池: # encoding:utf-8 __author__='xijun.gong' import threadpool def func(name): print...[pool.putRequest(req) for req in reqs] pool.wait() 结果： hi xijun.gong hi xijun hi gxjun 2.对于多个参数的情况使用方式
对时间序列的index进行resample是很常见的操作。比如，按日、周、月、季度统计用户新增、活跃、累计等，就需要对用户表进行resample操作。...pandas 的resample函数可以轻松地对时间序列数据进行重采样，并按照一定的频率聚合数据。但是因为spark中没有index的概念，所以做起来并不容易。...笨拙的方法 def resample(column, agg_interval=900, time_format='yyyy-MM-dd HH:mm:ss'): if type(column)=...=str: column = F.col(column) # Convert the timestamp to unix timestamp format...production.csv', header=True, inferSchema=True) sdf = ( sdf .withColumn('_c0',f.to_timestamp(f.col
(c) == "") | \ F.col(c).isNull() | \ F.isnan(c) return bool_indexmissing_count = [F.count(F.when...数据处理① 定义流失我们的 page功能有 22 个独特的标签，代表用户点击或访问的页面，结合上面的数据分析大家可以看到页面包括关于、登录、注册等。...下述部分，我们会使用spark进行特征工程&大数据建模与调优，相关内容可以阅读ShowMeAI的以下文章，我们对它的用法做了详细的讲解? 图解大数据 | 工作流与特征工程@Spark机器学习<!...关于评估准则：accuracy通常不是衡量类别非均衡场景下的分类好指标。 极端的情况下，仅预测我们所有的客户“不流失”就达到 77% 的accuracy。...现实中，召回率和精确度之间肯定会有权衡，特别是当我们在比较大的数据集上建模应用时。
语法如下：# 方法1：基于filter进行数据选择filtered_df = df.filter((F.col('salary') >= 90_000) & (F.col('state') == 'Paris...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法，可以轻松对下列统计值进行统计计算：列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数...，可以像下面这样使用别名方法：df.groupBy('department').agg(F.count('employee').alias('employee'), F.max('salary').alias...('salary'), F.mean('age').alias('age'))图片 数据转换在数据处理中，我们经常要进行数据变换，最常见的是要对「字段/列」应用特定转换，在Pandas中我们可以轻松基于...apply函数完成，但在PySpark 中我们可以使用udf（用户定义的函数）封装我们需要完成的变换的Python函数。
请参考之前的博文： 使用 WSL 进行pyspark + xgboost 分类+特征重要性 简单实践 银行需要面对数量不断上升的欺诈案件。...随着新技术的出现，欺诈事件的实例将会成倍增加，银行很难检查每笔交易并手动识别欺诈模式。RPA使用“if-then”方法识别潜在的欺诈行为并将其标记给相关部门。...欺诈检测一般性处理流程介绍 流程图说明 正如我们在上面看到的，我们接收我们的输入，包括关于金融数据中个人保险索赔的数据（这些包含索赔特征、客户特征和保险特征）。...Preprocessing, Generation of Code Features, and Generation of Customer Segmentation Features) We first do some...XGBoost是一个梯度增强决策树的实现，旨在提高速度和性能。算法的实现是为了提高计算时间和内存资源的效率而设计的。设计目标是充分利用现有资源来训练模型。
Param均为Wrapper的子类实例(均具有AbstractWrapper的所有方法) 以下方法在入参中出现的R为泛型,在普通wrapper中是String,在LambdaWrapper中是函数(例:...Entity::getId,Entity为实体类,getId为字段id的getMethod) 以下方法入参中的R column均表示数据库字段,当R具体类型为String时则为数据库字段名(字段名是数据库关键字的自己用转义符包裹...使用中如果入参的Map或者List为空,则不会加入最后生成的sql中!!!...RPC 调用姿势是写一个 DTO 进行传输,被调用方再根据 DTO 执行相应的操作 我们拒绝接受任何关于 RPC 传输 Wrapper 报错相关的 issue 甚至 pr AbstractWrapper...is null isNotNull isNotNull(R column) isNotNull(boolean condition, R column) 字段 IS NOT NULL 例: isNotNull
1.2.2 allEq eq(R column, Object val) 是判断 column 的值是否等于 val 的方法，allEq(Map params) 则是判断 map 中多个...value 为 null 时调用 isNull 方法，为 false 时则忽略 value 为 null 的 condition: 表示该条件是否加入最后生成的 sql 中，效果跟传入为空的 map...一样查询全部 filter: 过滤函数，是否允许字段传入比对条件中 ☞ 示例 allEq(Map params) 补全之后就是 allEq(true，params，true)，表示 map...map 中除了 value 值为 null 的 key 都要进行匹配。...☞ isNotNull（非空） isNotNull(R column) isNotNull(boolean condition, R column) ?
Wrapper的子类实例(均具有AbstractWrapper的所有方法) 以下方法在入参中出现的R为泛型,在普通wrapper中是String,在LambdaWrapper中是函数(例:Entity:...:getId,Entity为实体类,getId为字段id的getMethod) 以下方法入参中的R column均表示数据库字段,当R具体类型为String时则为数据库字段名(字段名是数据库关键字的自己用转义符包裹...使用中如果入参的Map或者List为空,则不会加入最后生成的sql中!!!...RPC 调用姿势是写一个 DTO 进行传输,被调用方再根据 DTO 执行相应的操作 我们拒绝接受任何关于 RPC 传输 Wrapper 报错相关的 issue 甚至 pr AbstractWrapper...is null isNotNull isNotNull(R column) isNotNull(boolean condition, R column) 字段 IS NOT NULL 例: isNotNull
用于针对支持“FILTER”子句的聚合和窗口函数的数据库后端。...用于针对聚合或所谓的“窗口”函数，适用于支持窗口函数的数据库后端。...版本 1.3 中的新功能。 另请参阅 基于 SQL 函数的自定义运算符 - 在 ORM 中的示例用法 attribute c FunctionElement.columns的同义词。...用于支持“FILTER”子句的数据库后端中的聚合和窗口函数。...用于支持窗口函数的聚合或所谓的“窗口”函数的数据库后端。
在上一篇中，我写了几个最最基本的DataMap映射，但是如果仅仅是这些功能的话，那iBatis真就有点愧对它的粉丝啦，我个人的理解，iBatis真的可以让开发者眼前一亮的特性在于它的动态SQL，在这一篇中...constructor元素来匹配一个构造函数例如 resultMaps> 当然，这个的前提是Customers类中有这样一个构造函数 存储过程 <procedure id...#CustomerIdent# 这样，很明显，我们通过判断Customers实例中属性是否为空，而生成了两条不同的SQL语句，这比我们通过if-else来判断的方式，不知道要方便多少倍 在所有的动态属性中.../isNotPropertyAvailable isNull/isNotNull isEmpty/isNotEmpty 二元条件元素： isEqual/isNotEqual isGreaterEqual
城里八月中 . 大片的白云好治愈啊 发现异常 上线完成后，巡检日志。...queryWrapper = new QueryWrapper(); queryWrapper.in("status", 1, 2, 3); queryWrapper.isNotNull...来重点看这个类： AbstractWrapper实际上实现了五大接口： 嵌套接口Nested、 比较接口Compare、 拼接接口Join、 函数接口Func、 SQL片断函数接口ISqlSegment...Wrapper的gt由比较接口Compare和SQL片断函数接口ISqlSegment来承接。...null, val); }); }); } /** * 所有append就是把所有的条件add到一个List中
尤其在自学习场景中，如果数据出现问题需要及时的告警。数据构造：往往应用于性能测试场景中，现在是卷大模型的时代，是比谁的训练样本更庞大的时代。...ETL/特征工程的测试：在整个建模过程中主要可以分为特征工程和模型训练：在结构化数据中特征工程会涉及到大量的拼表，时序特征计算等等操作。...*;import org.apache.spark.sql.Column;import org.apache.spark.sql.functions....int(y + h / 2) # 截取图片 cropped_img = img[y_min:y_max, x_min:x_max] return cropped_img# 计算图片相似度的函数...("id").cast("int") >= 0# 验证 name 字段必须是非空字符串name_filter = F.col("name").isNotNull() & (F.col("name") !
的子类实例(均具有AbstractWrapper的所有方法) 以下方法在入参中出现的R为泛型,在普通wrapper中是String,在LambdaWrapper中是函数(例:Entity::getId,...Entity为实体类,getId为字段id的getMethod) 以下方法入参中的R column均表示数据库字段,当R具体类型为String时则为数据库字段名(字段名是数据库关键字的自己用转义符包裹!...使用中如果入参的Map或者List为空,则不会加入最后生成的sql中!!!...isNull("name")—>name is null 2.13 isNotNull isNotNull(R column) isNotNull(boolean condition, R column...) 字段 IS NOT NULL 例: isNotNull("name")—>name is not null 2.14 in in(R column, Collection<?
RANK() 是一个强大的窗口函数，为查询结果中的行分配排名，特别适用于需要处理并列情况的场景。...DENSE_RANK() 是用于为查询结果中的行分配密集排名的窗口函数，适用于需要连续排名的情况，不跳过重复排名。...5.5 LAG() 和 LEAD() LAG() 和 LEAD() 函数 LAG() 和 LEAD() 是 SQL 中的窗口函数，用于在查询结果中访问行之前或之后的数据。...LAG() 和 LEAD() 是用于访问查询结果中其他行的数据的窗口函数，为分析相对行提供了便利。...从COUNT到SUM、AVG，再到强大的窗口函数，深入理解这些函数有助于高效处理和分析数据库中的大量数据。
使用窗口函数 窗口函数是 SQL 聚合函数的特殊用法，它在处理个别结果行时计算在一组中返回的行上的聚合值。...使用窗口函数 窗口函数是 SQL 聚合函数的一种特殊用法，它在处理单个结果行时计算返回组中的行上的聚合值。...在 SQL 中，窗口函数允许指定应用函数的行，一个“分区”值，考虑窗口在不同子行集上的情况，以及一个“order by”表达式，重要的是指示应用到聚合函数的行的顺序。...使用窗口函数 窗口函数是 SQL 聚合函数的一种特殊用法，它在处理个别结果行时计算返回组中的行的聚合值。...#### 使用窗口函数 窗口函数是 SQL 聚合函数的特殊用法，它计算在处理单个结果行时返回的行中的聚合值。
下面看一下convmv的具体用法： convmv -f 源编码 -t 新编码 [选项] 文件名 #将目录下所有文件名由gbk转换为utf-8 convmv -f GBK -t UTF-8 -r --nosmart...4.1 统一单位 多来源数据 ，突出存在的一个问题是单位不统一，比如度量衡，国际标准是米，然而很多北美国际习惯使用英尺等单位，这就需要我们使用自定义函数，进行单位的统一换算。...data.drop_duplicates(['column']) pyspark 使用dataframe api 进行去除操作和pandas 比较类似 sdf.select("column1","column2...pdf = sdf.select("column1","column2").dropDuplicates().toPandas() 使用spark sql，其实我觉的这个spark sql 对于传统的数据库...groupby 以及distinct 等操作的api，使用起来也大同小异，下面是对一些样本数据按照姓名，性别进行聚合操作的代码实例 sdf.groupBy("SEX").agg(F.count("NAME
前言： 上一篇文章给大家聊了Intent的用法，如何用Intent启动Activity和隐式Intent，这一篇文章给大家聊聊如何利用Intent在Activity之间进行沟通。...mode，用singleTask启动Activity，那个Activity在另外的一个Activity栈中，你会立刻收到RESULT_CANCELED消息； 不能在Activity生命周期函数onResume...Activity时窗口闪烁； 接收返回结果： 当startActivityForResult()启动的Activity完成任务退出时，系统会回调你调用Activity的onActivityResult...中你可以接收启动这个Activity的Intent，在生命周期范围内都能调用getIntent()来获取这个Intent，但是一般都是在onCreat和onStart函数中获取，下面就是一个获取Intent...，到此Intent系列文章完结，前两篇文章是关于Intent详解和Intent使用的文章，有什么不明白的请留言，大家共同学习，共同进步，谢谢！
Window：用于实现窗口函数功能，无论是传统关系型数据库SQL还是数仓Hive中，窗口函数都是一个大杀器，PySpark SQL自然也支持，重点是支持partition、orderby和rowsBetween...三类操作，进而完成特定窗口内的聚合统计 注：这里的Window为单独的类，用于建立窗口函数over中的对象；functions子模块中还有window函数，其主要用于对时间类型数据完成重采样操作。...之后所接的聚合函数方式也有两种：直接+聚合函数或者agg()+字典形式聚合函数，这与pandas中的用法几乎完全一致，所以不再赘述，具体可参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗？一文。...按照功能，functions子模块中的功能可以主要分为以下几类： 聚合统计类，也是最为常用的，除了常规的max、min、avg(mean)、count和sum外，还支持窗口函数中的row_number、...，且与SQL中相应函数用法和语法几乎一致，无需全部记忆，仅在需要时查找使用即可。
，标签只不过是需要在窗口上显示的输出，在例子中是 hello world Tkinter Widgets 那么到底什么是 Widgets 呢 Widgets 类似于 HTML 中的元素，我们可以在..., font=("ArialBold", 50)) l1.grid(column=0, row=0) 还有一个函数 geometry，它基本上用于更改窗口大小并根据我们的要求进行设置 l1 = Label...我们定义了一个名为 clicked 的函数，可以显示一条文本消息，我们在按钮定义中添加一个名为 command 的参数，来调用点击事件 Entry 它用于在 GUI 中创建输入字段以接收文本输入 txt...、窗口等 Tkinter 具有以下三个布局方式 pack():- 它在块中组织 Widgets，这意味着它占据了整个可用宽度，这是在窗口中显示 Widgets 的标准方法 grid():- 它以类似表格的结构组织...binding 函数 每当事件发生时调用函数就是绑定函数 在下面的示例中，当单击按钮时，它会调用一个名为 say_hi 的函数。
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